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Cartographier les grandes villes à l'aide du LiDAR: l'avenir est là

27 janvier 2020

Le LiDAR pour drones change la façon dont les architectes, les urbanistes et les géomètres en bâtiment cartographient les grandes villes du monde.

Atteyeh Natanzi, PhD, et Iman Zolanvari, PhD, étaient chercheurs post-doctoraux à l'école d'ingénierie civile de l'University College Dublin lorsqu'ils ont travaillé sur un important projet d'enquête LiDAR en milieu urbain. Dans une publication récente de GIM international ils ont révélé les détails de leur couverture LiDAR de Dublin au cours de deux études réalisées en 2009 et 2015. (Consultez les résultats de l'étude de 2015 sur la collecte de données par laser et photogrammétrie aérienne de la ville de Dublin ici.) Cet entretien a été édité pour des raisons de clarté et de longueur.

Nuage de points à balayage laser de Dublin, la capitale de l'Irlande (avec l'aimable autorisation de GIM International)


YELLOWSCAN : Vous affirmez que parce que de plus en plus de villes du monde deviennent des mégalopoles, le LiDAR (et dans une certaine mesure la photogrammétrie) est déjà la vague du futur en ce qui concerne la planification de la croissance durable. Pourquoi l'utilisation de la cartographie 3D est-elle si essentielle ?

Il est très important d'avoir des données géométriques précises dans une ville où il y a beaucoup d'automatisation, de la navigation des véhicules à l'optimisation du flux de circulation, aux systèmes de livraison automatisés utilisant des drones et la robotique. Il est essentiel de disposer d'une géométrie précise pour les villes intelligentes qui intègrent ou intégreront de nombreux capteurs. Nous avons donc besoin de modèles 3D précis de la ville. Il est également important de mettre à jour les empreintes d'immeubles. Lorsque l'on construit beaucoup dans les mégapoles en développement, par exemple en Chine et en Inde, au Moyen-Orient et même en Europe occidentale, il est essentiel d'avoir les données LiDAR les plus récentes.

YELLOWSCAN : Vous avez tous deux travaillé sur la collecte des données de Dublin en 2015 par LiDAR sur hélicoptère: Combien de temps a-t-il fallu, de la planification des vols à la production des données ?

Ce projet a été planifié à partir de 2013 par le professeur Debra Laefer de l'University College Dublin (UCD). Nous avons rejoint son groupe pour commencer nos doctorats. Elle a obtenu un financement du Conseil de la recherche de l'UE pour saisir ces données LiDAR en travaillant dans le groupe de modélisation urbaine de la CUP. Il y a eu beaucoup de préparation et de calculs ; la planification des itinéraires de vol et de l'élévation et tous ces calculs techniques. C'était comme un échiquier dans le sens où il y avait deux séries de bandes de vol, comme un échiquier d'un coin à l'autre en diagonale, horizontalement et perpendiculairement, une vingtaine de bandes dans deux directions. Il est intéressant que nos collègues aient choisi de saisir les données pendant l'hiver afin de minimiser les ombres des bâtiments et les feuilles sur les arbres pour une végétation minimale. La capture a nécessité une demi-journée et a été réalisée par une société extérieure. Elle a été livrée quelques semaines plus tard. L'ensemble des données brutes est accessible au dépôt de données ouvert de l'Université de New York..

YELLOWSCAN : Quelles ont été certaines des utilisations du levé topographique de Dublin, à part l'article de synthèse que vous avez co-signé dans le magazine GIM-International ?

Plusieurs articles ont été publiés, notamment dans le Journal de la photogrammétrie et de la télédétection de l'ISPRS, qui explorent l'utilisation ultérieure de l'ensemble de données. Le professeur Debra Laefer a également publié plus de 10 articles sur cet ensemble de données LiDAR.

[Iman Zolanvari] Après avoir obtenu mon doctorat, j'ai rejoint le Trinity College de Dublin (TCD), et j'ai proposé une idée d'étiquetage de l'ensemble des données LiDAR brutes. Le nuage de points brut lui-même n'était pas structuré et ne présentait que la géométrie des points X Y Z dans l'espace 3D, ainsi que l'intensité du faisceau laser qui était renvoyé au scanner. L'entreprise sous contrat a elle-même effectué une classification primitive de la végétation et des bâtiments, mais cela n'a évidemment pas suffi. Ce que j'ai proposé de faire, et que j'ai accompli avec l'aide de 21 personnes, c'est de traiter manuellement pendant plus de 2 500 heures de gros morceaux d'ensembles de données dans trois catégories grossières, qui sont les points BÂTIMENTS, TERRAINS et VÉGÉTATION. La catégorie BÂTIMENTS est plus détaillée et comprend les façades, les toits, les fenêtres et les portes. Le TERRAIN est divisé en trois catégories : piétonnier, rue et gazon ; et la VÉGÉTATION comprend tous les arbres et buissons. Les points restants sont des points DÉFINIS (par exemple, poubelle, banc, voitures, etc.).

Il s'agit d'un nouvel ensemble de données urbaines annotées pour une telle densité et une telle zone de couverture qui est conçu pour plusieurs applications. La plus importante d'entre elles peut être l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique. Si une voiture veut rouler en ville ou faire de la surveillance forestière, ou encore pour l'urbanisme et la gestion des urgences et toutes ces applications, nous devons comprendre la scène 3D. Même dans le domaine du marketing commercial, il y a beaucoup d'applications LiDAR, par exemple, si une entreprise veut installer des fenêtres à double vitrage, elle voudra s'approcher des bâtiments qui ont le plus grand nombre de fenêtres à simple couche [et en obtenir une carte précise]... nous devons donc savoir, parmi ces ensembles de données LiDAR, quels sont exactement ces éléments structurels.

Ainsi, avec l'ensemble des données LiDAR annotées de Dublin, nous avons manuellement étiqueté [les nuages de points] dans un ordre hiérarchique. Des personnes ayant des besoins différents, avec des applications différentes, peuvent approcher et extraire tous les éléments structurels (par exemple les fenêtres ou tous les toits) du centre ville de Dublin, puis elles peuvent utiliser les informations pour former un réseau neuronal pour l'étiquetage et l'extraction des caractéristiques urbaines.

YELLOWSCAN : Lorsque les géomètres-topographes utilisent le LiDAR à des fins archéologiques, ils font souvent des découvertes surprenantes. Y a-t-il eu des surprises ou des découvertes sur Dublin à la suite de vos relevés par LiDAR et par photogrammétrie ?

La surprise a d'abord été la forte densité des nuages de points, environ 300 points par mètre carré, qui après cinq ans est toujours l'un des ensembles de données les plus denses disponibles pour une grande zone urbaine. De plus, dans la rivière Liffey et l'altitude environnante, vous pouvez voir clairement l'altitude moyenne et la hauteur de la zone. Dans cette première image de l'article GIM, vous pouvez voir le format colorisé d'un ensemble de données où nous avons ajouté la couleur concernant son élévation des points. Vous pouvez clairement voir que le sud de Dublin a en moyenne une altitude plus élevée que les environs de la rivière. Imaginez donc que vous ayez une inondation de la mer d'Irlande vers le quai ? Vous pouvez voir clairement que les zones basses sont les endroits qui ont le plus besoin d'une gestion des inondations et qui pourraient présenter un risque d'assurance plus élevé, et ce également pour l'urbanisme. Une autre chose que j'aime beaucoup quand on regarde les données, c'est que lorsqu'un laser frappe l'eau, il reçoit deux retours du faisceau laser : l'un provient de la surface de l'eau et l'autre du lit de la rivière. Il est également intéressant pour cartographier et calculer le volume du canal pour le débit de déversement.

YELLOWSCAN : Si vous étiez en mesure de mener un relevé similaire avec le LiDAR pour drones aujourd'hui, cela serait-il plus rapide et plus rentable ?

Des règlements limitent l'utilisation des drones dans les villes. Il n'est pas facile ni bon marché de trouver des personnes qui ont une licence. Il y a un type dans notre groupe qui développe et utilise des drones, mais surtout à des fins photogrammétriques. D'une manière générale, la technologie progresse, les scanners LiDAR deviennent plus petits et moins chers... Par exemple, à l'université de Maynooth, il y a un groupe GIS qui a un LiDAR monté sur un drone et qui peut capturer différentes zones, c'est une bonne technologie pour tester et capturer une zone ciblée.

YELLOWSCAN : Pouvez-vous me parler un peu de vos recherches LiDAR actuelles? Que se passe-t-il ?

[Iman Zolanvari] Je travaille à Ambisense LTD, une start-up qui développe un capteur IoT. Ils développent des solutions pratiques et peu coûteuses pour la saisie de données dans les villes intelligentes. Par exemple, en utilisant des radars à petite échelle qui sont assez bon marché et qui peuvent capturer, traiter et transférer des nuages de points 3D en temps réel.

Je suis chercheur post-doctoral et je travaille actuellement dans le cadre d'un projet d'éco-structure qui regroupe de grands groupes dans cinq universités en Irlande et au Pays de Galles. Nous essayons de trouver des structures marines respectueuses de l'environnement. Nous avons utilisé le LiDAR pour cartographier les roches et les structures du bord de mer. Nous avons des nuages de points LiDAR des deux côtés de la mer d'Irlande, nous utilisons ces données dans ce cas pour la modélisation et la surveillance de la vie marine. Nous utiliserons les données LiDAR et  réaliserons une carte en 3D de la mer d'Irlande et des moules d'impression en 3D pour les tuiles de béton de défense maritime et même pour l'impression du ciment en forme de roche.

-Jordan Robert

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